基于广义回归神经网络的大跨度球面屋盖风荷载预测及其应用

摘要：

大跨度屋盖结构脉动风荷载特性复杂,一般需要通过风洞试验确定.典型屋盖的风洞试验数据的积累为相似体型屋盖结构风荷载取值提供了依据.为拓展典型屋盖风洞试验数据的应用范围,基于广义回归神经网络,结合典型球面屋盖系列风洞试验建立了大跨度球面屋盖的风荷载预测模型.其中,风荷载由平均风压系数、脉动风压系数、偏度、峰度、3个自功率谱密度参数(包括高频段衰减斜率、无量纲谱峰值和无量纲峰值频率)以及互功率谱密度相干指数8个特征参数描述.通过交叉验证和试算确定了广义回归神经网络模型中的平滑因子取值.以安庆电厂球面网壳结构为例进行了风荷载预测,通过对比预测风荷载与风洞试验得到的风振分析结果,验证了预测方法的可行性.

关键词：大跨屋盖、风荷载预测、神经网络、风振响应

所属期刊栏目：37

分类号：TU393.3;TU312.1(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金面上项目51478155,51278160,51378147.

在线出版日期：2016-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：101-106